AI百科
什么是神經風格遷移（Neural Style Transfer）
神經風格遷移（Neural Style Transfer）通過深度學習手段，將一幅圖像的視覺風格應用到另一幅圖像的內容上，創造出融合了兩者特點的新圖像。基于預訓練的卷積...
什么是目標檢測（Object Detection）
目標檢測（Object Detection）是計算機視覺領域的一項關鍵技術，從圖像或視頻中識別并定位一個或多個目標物體。不僅需要判斷圖像中是否存在特定物體，還需確...
什么是語音識別（Speech Recognition）
語音識別（Speech Recognition）也稱為自動語音識別（ASR），是一種將人類語音轉換成文本或命令的高技術。通過特征提取、模式匹配和模型訓練等步驟，使機器能...
什么是文本生成（Text Generation）
文本生成（Text Generation）是自然語言處理（NLP）領域的一項技術，使計算機能自動創建可讀且語法正確的文本。將非語言信息（如數據或圖像）轉換為文本，或...
什么是對抗性攻擊（Adversarial Attacks）
對抗性攻擊（Adversarial Attacks）是一種安全威脅，攻擊者通過在輸入數據中故意添加難以察覺的擾動，誘使機器學習模型尤其是深度學習模型做出錯誤的預測或行...
什么是模糊邏輯（Fuzzy Logic）
模糊邏輯（Fuzzy Logic）是一種處理不確定性和模糊性的數學方法，模仿人類大腦的思維方式，支持邏輯值介于絕對的真（1）和假（0）之間。通過隸屬度函數來表達...
什么是邊緣計算（Edge Computing）
邊緣計算（Edge Computing）是一種分布式計算架構，將數據處理和分析任務從中心化的數據中心轉移到網絡邊緣，更接近數據源和用戶的位置。可以顯著減少數據傳...
什么是深度學習框架（Deep Learning Frameworks）
深度學習框架（Deep Learning Frameworks）是一套軟件庫和工具的集合，用于設計、訓練和部署深度學習模型。提供了構建復雜神經網絡所需的基礎設施，包括數據...
什么是探索與利用（Exploration vs. Exploitation）
探索與利用（Exploration vs. Exploitation）是兩個核心概念。探索是指智能體嘗試新的或不太熟悉的動作以發現更好的行為策略，利用是指智能體使用已知的最佳...
什么是問答系統（Question Answering Systems）
問答系統（Question Answering Systems）是人工智能領域中的一種信息檢索系統，能夠理解用戶以自然語言提出的問題，提供準確、直接的答案。能處理文本，語音...
什么是命名實體識別（Named Entity Recognition, NER）
自然語言處理中的命名實體識別（Named Entity Recognition, NER）是一項關鍵技術，在從文本中識別并分類具有特定意義的實體，如人名、地點、組織、時間表達式...
什么是神經網絡架構搜索（Neural Architecture Search, NAS）
神經網絡架構搜索（Neural Architecture Search, NAS）是一種自動化技術，用于設計和優化深度學習模型的結構。通過智能搜索策略在巨大的網絡結構空間中尋找最...
什么是逆強化學習（Inverse Reinforcement Learning, IRL）
逆強化學習（Inverse Reinforcement Learning, IRL）是一種機器學習方法，用于從專家的行為示范中推斷出其背后的獎勵函數。在傳統的強化學習中，智能體通過與...
什么是語義角色標注（Semantic Role Labeling, SRL）
語義角色標注（Semantic Role Labeling, SRL）是自然語言處理領域的一項技術，旨在識別句子中謂詞的論元并分配適當的語義角色標簽。有助于揭示句子成分之間的...
什么是探索策略（Exploration Strategies）
探索策略（Exploration Strategies）是指智能體在面對未知環境時采取的行動方案，用以發現更高回報的行為。這些策略幫助智能體在“探索”新可能帶來更高收益的...
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